Lokale KI · Rezept · 4× DGX Spark

GLM-5.3-Flash 320B-A18B NVFP4 mit vLLM auf 4× DGX Spark

GLM-5.3-Flash 320B-A18B NVFP4 mit vLLM auf 4× DGX Spark: 40,8 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von tonyd2wild

40,8tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DFlash2 (laut Rezept)

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis42mit Denken

Engine

Engine
vLLM 0.28.0
Quantisierung
NVFP4 weights + FP8 KV (Lane B: NVFP4 KV)
Modellfamilie
GLM-5.3-Flash
Kontext
500.000
Parameter
320B MoE / 18B active
Kreator
tonyd2wild
GitHub-Sterne
57
Repo-Stand
10. Okt. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)40,8 tok/sKontext 500K-Fenster · C1 per-stream prose; Default-Lane A (nvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4 + NVFP4-Attention), 500K, fp8 KV, temp 0, Median von 3 Läufen nach verworfenem Warm-up, 2026-09-20 Quelle 
  • Spitze (Decode)78,7 tok/sKontext 500K-Fenster · C1 per-stream code (bimodal 78.7/92.0/78.7); Default-Lane A (nvidia/GLM-5.3-Flash-NVFP4 + NVFP4-Attention), 500K, fp8 KV, temp 0, Median von 3 Läufen nach verworfenem Warm-up, 2026-09-20 Quelle 

Prefill je Kontext

Was brauche ich

Hardware
4 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Gewichte
Engine
vLLM 0.28.0
Kontext
500.000 Token

Verwandte Rezepte

4× DGX Spark
68tok/sAlltag

1 Anfrage, Generierung bei 32K Kontext (Speed-Tabelle; nur als Pfad aus vier Sparks im 8er-Ring gemessen, nicht als Ring aus vier), Thinking immer an (gemessen vor dem Profil-Standard high, also mit Template-Standard max), mit MTP3 (laut Rezept) Quelle 

Intelligenz42mit Denken
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

NVFP4/MXFP8 CSF QAD (Local Inference Lab)vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (SIRCL-Collectives, switchless RDMA ueber ConnectX-7), Image Release 2026.10.2Gewichte Repo Stand 2. Nov. 2026

Details
2× DGX Spark
60,4tok/sAlltag

Prosa-Decode, 1 Request; Qualität (FP8-KV, 4-bit dense): GSM8K 98,8 % / HumanEval 95,7 % / HumanEval+ & MBPP+ 86,5 % Quelle 

Intelligenz42mit Denken
  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • Eigener Kernel nötig
  • Nicht kommerziell
  • Lizenz ungeklärt

EXL3/TR3 4bpw routed experts + 4-bit dense, BF16 elsewhere, FP8 KVTensorFold v0.6.0 + Recipe v1.10 (README: 96 Patches; gepinntes Image v0.6.0-e66c657a433d mit 107 Patches: DFlash2+Copy-Drafts, 4-bit dense, FP8-KV, RoCE-One-Shot-All-Gather, Shared KV-Pool, optionaler Spill-Tier, Vision, Tool-Calling, Anthropic /v1/messages; PARALLEL=8 opt-in)Gewichte Repo Stand 25. Okt. 2026

Details
2× DGX Spark
38tok/sAlltag

1 Anfrage, Generierung bei 32K Kontext (Speed-Tabelle, Paar), Thinking immer an (gemessen vor dem Profil-Standard high, also mit Template-Standard max), mit MTP3 (laut Rezept) Quelle 

Intelligenz42mit Denken
  • Eigener Kernel nötig
  • Lizenz ungeklärt

NVFP4/MXFP8 CSF QAD (Local Inference Lab)vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (SIRCL-Collectives, switchless RDMA ueber ConnectX-7), Image Release 2026.10.2Gewichte Repo Stand 2. Nov. 2026

Details

← Zur Übersicht

Lokale KI im eigenen Unternehmen?

Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.